Desarrollar agentes inteligentes que puedan entender con precisión y responder a las consultas de los usuarios es una tarea compleja que requiere planificación meticulosa y ejecución en múltiples etapas. Ya sea que se esté desarrollando un chatbot para atención al cliente o un asistente virtual, es esencial tener en cuenta diversos aspectos, desde definir el alcance y las capacidades del agente hasta diseñar una infraestructura robusta y escalable.
Una serie de dos partes aborda las mejores prácticas para construir aplicaciones de inteligencia artificial generativa utilizando Amazon Bedrock Agents. Estos agentes facilitan el desarrollo de aplicaciones al orquestar tareas de varios pasos, utilizando la capacidad de razonamiento de los modelos de base para desglosar las tareas solicitadas por el usuario en múltiples pasos. Además, se emplean instrucciones proporcionadas por el desarrollador para crear un plan de orquestación, ejecutándolo mediante APIs de la empresa y accediendo a bases de conocimiento para ofrecer una respuesta al usuario. El primer enfoque se centra en crear agentes precisos y confiables, mientras que el segundo trata sobre aspectos arquitectónicos y prácticas del ciclo de desarrollo. Un aspecto crucial es la recolección de datos de verdad fundamental, las observaciones del mundo real precisas utilizadas para evaluar el rendimiento de un modelo o sistema. Antes de comenzar a construir una aplicación de agente, es esencial recopilar interacci...